基于arfima模型的波动率预测及交易策略研究

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1、硕士专业学位论文论文题目基于ARFIMA模型的波动率预测及交易策略研究蒋婷婷研究生姓名钱晓松指导教师姓名金融硕士专业名称金融工程研究方向2013年5月论文提交日期基于ARFIMA模型的波动率预测及交易策略研究中文摘要基于ARFIMA模型的波动率预测及交易策略研究中文摘要随着我国金融创新的不断深入，市场上对于股票期权产品的需求呼声越来越高。传统的Black-Scholes定价公式中，我们一般假设波动率是已知并且固定不变的，但是这并不符合市场的客观情况。因此，前人曾运用ARCHModel、GARCHModel

2、、SVModel等对股票市场波动率进行刻画，然而，通过研究我们发现，对于新兴市场国家，股票波动率是具有长记忆性的，而上述模型并不能很好刻画这一特点。基于上述原因，我们引入时间序列理论体系中一个新领域ARFIMA模型，以此刻画波动率序列的长记忆性，并对其进行预测和交易策略研究。本文主要研究了基于我国股票市场的波动率的长记忆性，并运用ARFIMA模型对长记忆性序列进行建模及预测，同时基于所预测波动率序列对期权交易策略进行研究。具体可以分为以下几个方面：首先，研究了股票市场波动率的度量方法。给出了“已实现”波动

3、率可以作为波动率的无偏有效估计的结论，并通过二次移动平均消除了“噪声”，得出1天高频数据取样频率为5分钟时最佳。其次，对时间序列ARFIMA模型进行了探讨。比较了LW方法较R/S方法、修正R/S方法、GPH方法的优势，借助于Matlab软件计算出d值，确定模型的参数，并运用三种方法对未来波动率进行预测。最后，研究了基于波动率的期权交易策略。以江铜CWB1为例，提出了波动率异常的识别方法及综合运用，并分别详细介绍了买入波动率策略和卖出波动率策略。关键词：波动率；长记忆性；ARFIMA；交易策略作者：蒋婷婷指

4、导老师：钱晓松IAbstractResearchofthevolatilityforecastandtradingstrategybasedonARFIMAmodelResearchofthevolatilityforecastandtradingstrategybasedonARFIMAmodelAbstractWiththedeepeningoffinancialinnovationinourcountry,thedemandforstockoptionsonthemarketcallsformore

5、andmorehigh.InthetraditionalBlack-Scholespricingformula,wegenerallyassumethatvolatilityisknownandfixed,butitdoesnotaccordwiththeobjectiveofthemarket.Therefore,formergeniuseshavebeenusingtheARCHModel,GARCHModelandSVModeltodescribethestockvolatility,however

6、,fromsomestudywefoundthatinemergingmarketcountries,thestockvolatilityhasalongmemory,andtheModelsabovedonotsatisfy.Basedonthis,weintroducethenewresearchfieldfromtimeseriestheoreticalsystem-ARFIMAmodel,todescribevolatilitywithlongmemory,andcarriesontheforec

7、astandtradingstrategyresearch.ThispapermainlystudiesthelongmemoryofvolatilityofthestockmarketinChina,andusingARFIMAmodeltomodelandforecastthelongmemoryseries.Atthesametime,wemaketheresearchofoptionstradingstrategybasedonthevolatilitysequenceswehavepredict

8、ed.Itcanbedividedintoseveralaspectsspecificallyasfollows:Firstofall,westudiedthemeasurementmethodofstockmarketvolatility.wehavegiventheconclusionthat“RealisedVolatility”canserveastheunbiasedestimateofvolatilityeffec